1天(6小时/天)
AI大模型在时尚产业的智能化转型实战
本课程针对AI技术渗透率突破临界点的时代背景,系统解构大模型技术原理,独创'三层赋能框架'(技术理解层-工具掌握层-场景应用层),旨在解决时尚产业各业务条线的智能化转型需求。课程融合原理深度解析、时尚…
课程介绍
本课程针对AI技术渗透率突破临界点的时代背景,系统解构大模型技术原理,独创'三层赋能框架'(技术理解层-工具掌握层-场景应用层),旨在解决时尚产业各业务条线的智能化转型需求。课程融合原理深度解析、时尚行业案例和部门定制方案,帮助学员掌握大模型技术原理及Prompt工程核心方法论,熟练运用AI工具完成业务场景智能化改造,建立部门级AI解决方案评估与实施框架,并具备AI赋能的业务流程再造设计能力。通过涵盖零售机遇挑战、Prompt工程、经营分析、营销创意、支持部门转型和技术进阶应用等模块,结合现场实操演练,本课程为时尚产业管理人员提供全面的AI转型实战指导,助力企业在智能化浪潮中提升竞争力。
课程背景
在AI技术渗透率突破临界点的背景下,本课程系统解构大模型技术原理,独创'三层赋能框架'(技术理解层-工具掌握层-场景应用层),针对性解决时尚产业各业务条线的智能化转型需求,课程具备'原理深度解析+时尚行业案例+部门定制方案'三位一体特色。
课程目标
培训完结后,学员能够:
1.掌握大模型技术原理及Prompt工程核心方法论
2.熟练运用AI工具完成各业务场景的智能化改造
3.建立部门级AI解决方案的评估与实施框架
4.具备AI赋能的业务流程再造设计能力
单元一 | AI大模型对零售的机遇和挑战 | 1 AI大模型的基本概念及原理
1.1 什么是AI大模型
1.2 AI大模型的工作原理
1.3 AI大模型的发展历程
2 AI大模型给零售行业带来的机遇和挑战
2.1 AI大模型在零售行业的应用案例
2.2 AI大模型带来的零售变革
2.3 AI大模型在零售行业面临的挑战和价值问题
案例:某企业运用AI大模型优化零售流程的实践
单元二 | Prompt工程深度研习 | 1. Prompt底层逻辑剖析
1.1)注意力机制与提示词的关系
1.2)语义空间映射原理
1.3)思维链(CoT)的神经科学基础
案例:相同Prompt在不同模型的响应差异
2、 专业Prompt设计方法论
2.1)角色设定(Role-playing)技巧
2.2)分步推理(Step-by-step)模板
2.3)多模态Prompt构建规范
案例:时尚文案生成优质Prompt示例
讨论课题:如何设计跨部门通用Prompt模板?
单元三 | 经济指标部门AI解决方案 | 1. 智能经营分析系统
1.1)大模型如何帮忙做销售预测
1.2)大模型如何帮忙做客户画像
1.3)大模型如何帮忙做招商评估和满意度调研
2、 市场拓展AI工具链
2.1)大模型如何赋能做选址
2.2)大模型利用大数据做竞品检测
2.3)大模型租金定价优化算法
单元四 | 营销创意部门AI赋能体系 | 1. 智能内容生产流水线
1.1)爆款文案生成公式
1.2)视觉素材跨模态生成
1.3)短视频脚本自动化
2、 数字营销AI应用
2.1) 多模态如何帮忙做数字人
2.2) 大模型如何帮忙做营销方案
2.3) 大模型如何赋能做活动效果评估总结
单元五 | 支持部门AI转型方案 | 1. 行政智能化套件
1.1)公文自动生成系统
1.2)会议纪要智能提炼
1.3)流程审批AI助手
2、 HR数字化转型
2.1)简历语义匹配算法
2.2)绩效评估预测模型
2.3)培训内容生成器
单元六 | 技术部门AI进阶应用 | 1. 智能运维系统
1.1)日志异常检测模型
1.2)故障预测性维护
1.3)IT服务自动化
2、 开发效率提升
2.1)代码自动生成技术
2.2)测试用例智能编写
2.3)文档自动化生成
单元七 | 现场实操 | 老师出课题,带领学员完成实操演练
李勇
常住地:山东省 青岛市
李老师成功为一汽集团,兴业银行,国家投资集团,三建,东航,国家知识产权局等国央企部署了AI大模型知识库以及AI数字员工项目。(含供应链, 排产,大客户,客服,运维,招投标,新媒体,专业维修等八大场景的数字员工部署应用,并非培训,而是落地部署项目!培训只是手段,可交付可落地才是目的!)